iHeartMedia otimizou playlists para tocar sucessos sem esgotá-los

A iHeartMedia programa centenas de estações de rádio, e cada uma precisa de uma playlist comercialmente forte que ainda assim continue rodando músicas novas antes que os ouvintes se cansem de um sucesso.

A equipe construiu modelos que preveem a popularidade atual e futura das músicas — uma curva de ciclo de vida — a partir de dados de músicas e artistas e da audiência, e então usou um motor de otimização matemática para produzir playlists 24 horas por dia, 7 dias por semana, em conformidade com as regras e que equilibram força e diversidade.

O motor eliminou o achismo na escolha de quais músicas adicionar, promover à rotação de destaque e retirar, reduzindo o tempo e a mão de obra necessários para programar muitas estações ao mesmo tempo.

Equilibrar a força dos sucessos com a diversidade de músicas

Uma playlist que só toca sucessos comprovados os esgota rapidamente

Prever a curva de ciclo de vida identifica quais músicas estão em ascensão

A otimização aplica as mesmas regras de programação em todas as estações

Automatizar as decisões de captação e rotação reduz o custo de programação

Quando um produto tem um ciclo de vida, faça a curadoria pela idade prevista e também pela popularidade atual; otimizar força e diversidade em conjunto mantém o público de hoje sem gastar o de amanhã.

A otimização de playlists da iHeartMedia foi nomeada finalista do Prêmio Daniel H. Wagner de 2024 da INFORMS. Os modelos e o motor são usados para programar estações em muitos mercados a partir de uma única plataforma.